A estimação de estado de carga (SoC - State of Charge) é uma das funções principais de um BMS. Pode-se definir estado de carga como a porcentagem de carga máxima possível que está presente dentro de uma bateria recarregável (POP et al., 2008). Essa estimação depende de vários parâmetros, como Taxa-C, temperatura, eficiência de carga e descarga, entre outros. A correta estimação do SoC é fundamental para determinar o momento correto da recarga da bateria e assim aumentar a vida útil da mesma. Dentre as várias técnicas apresentadas na litera- tura, as mais utilizadas são: Medição Direta, Métodos de Contagem ou Book-Keeping, Sistemas Adaptativos e Métodos Híbridos (CHANG, 2013). Essas técnicas são descritas na sequência.
3.2.1 Medição Direta
Este método consiste em medir diretamente variáveis disponíveis na bateria como tensão (V), impedância (Z) e tempo de relaxação da tensão (τ), após a aplicação de um pulso de cor- rente. Normalmente as relações entre as variáveis da bateria e o SoC dependem da temperatura (T), então esse parâmetro também precisa ser medido. A principal vantagem dessa técnica é que o sistema de medição não precisa estar continuamente conectado à bateria e as medidas podem ser realizadas assim que a bateria for conectada ao sistema (POP et al., 2008). Dentro da técnica de medição direta existem diferentes abordagens:
3.2.1.1 Medição de Tensão de Circuito Aberto
Embora tenha sido uma das técnicas mais populares, a medição de tensão de circuito aberto (OCV - Open Circuit Voltage) não produz os resultados mais precisos, visto que deter- minar a energia restante em uma bateria medindo simplesmente sua tensão pode gerar resultados enganosos (POP et al., 2008). Mesmo que a tensão diminua durante o tempo, o nível de ten- são em relação ao SoC varia muito com a temperatura e taxa de descarga. Este efeito pode ser observado na Figura 3.9. Ainda assim, o erro na estimação do SoC pode ser corrigido se a dependência entre a tensão da bateria e sua taxa de descarga for conhecida.
Figura 3.9 – Curvas SoC por OCV para diferentes taxas C em bateria de lítio à 25°C.
Fonte: (POP et al., 2008)
Para baterias de chumbo-ácido essa técnica ainda é bastante utilizada pois a relação da OCV com o SoC é aproximadamente linear e assim oferece melhores resultados. No caso de baterias de lítio esta relação não é linear (CHANG, 2013). A Figura 3.10 apresenta uma relação típica entre OCV e SoC para baterias de lítio.
Figura 3.10 – Relação típica entre SoC e OCV para banco de baterias de lítio
3.2.1.2 Medição de Tensão Terminal
Este método é também conhecido como Método EMF, o termo EMF refere-se a força eletromotriz, que é a força interna da bateria para fornecer energia a uma carga (POP et al., 2008).
O método de tensão terminal é baseado na queda desta tensão através da impedância in- terna da bateria quando a mesma é descarregada, assim a força eletromotriz é proporcional a tensão terminal. A relação entre EMF e SoC é aproximadamente linear e assim a relação da tensão terminal e SoC também é aproximadamente linear (CHANG, 2013). Este método tem sido aplicado para diferente taxas de descarga e temperaturas e apresenta resultados satisfató- rios. A desvantagem deste método é relacionada ao erro gerado quando a bateria está quase descarregada (CHANG, 2013).
3.2.1.3 Medição de Impedância
Assim como os outros método abordados, a medição de impedância consiste em obter uma relação entre o SoC e a impedância da bateria. A medição da impedância pode fornecer o conhecimento sobre muitos parâmetros e estes podem depender do SoC da bateria. Esse método também pode ser realizado através da medição da impedância através de uma larga banda de frequências para diferentes correntes de carga e descarga.
Este método oferece resultados satisfatórios mas depende de uma série de valores experi- mentais que devem ser realizados para cada bateria.
3.2.2 Métodos Book-Keeping
Estes métodos utilizam os dados de corrente de descarga como entrada. Nestes métodos é possível incluir algumas características internas da bateria, como auto-descarga, perda de capacidade e eficiência de descarga (CHANG, 2013). Dois métodos de contagem tem sido empregados: Contador de Coulomb ou, como conhecido na literatura, Coulomb Counting e o Método Modificado de Coulomb Counting.
3.2.2.1 Coulomb Counting
Este método mede a corrente de descarga (I(t)) da bateria e integra este valor em um período de tempo para fornecer uma estimativa de SoC. A Equação 3.1 apresenta o cálculo realizado para esta estimação (CHANG, 2013).
SOC(t) = SOC(t − 1) +I(t)
Qn∆t (3.1)
onde SOC(t) é o SoC estimado, SOC(0) é o valor inicial do SoC e Qnrepresenta a carga nominal da bateria.
A dificuldade em utilizar este método se dá principalmente ao fato de o valor inicial do SoC não estar disponível. Uma solução apresentada em (PURWADI et al., 2014) é a utilização de um método-adaptativo-modificado com Coulomb Counting.
Para que o método Coulomb Counting obtenha resultados precisos é necessário que a medição da corrente também seja a mais precisa possível (POP et al., 2008). Normalmente, os instrumentos de medição de corrente medem a tensão através de um resistor ligado em série ao sistema e converte a tensão em corrente, essa corrente é integrada para determinar o SoC. Desta forma, quanto mais preciso e cuidadoso for o processo de medição, melhor será o valor do SoC (POP et al., 2008).
3.2.2.2 Coulomb Counting Modificado
A fim de aprimorar o método Coulomb Counting é proposta a técnica do Coulomb Coun- tingmodificado. Este método utiliza uma corrente corrigida para melhorar a precisão da es- timação. A corrente corrigida é uma função da corrente de descarga, utiliza-se uma relação quadrática entre a corrente corrigida e a corrente de descarga da bateria (CHANG, 2013). A corrente corrigida é calculada através da Equação 3.2.
Ic(t) = k2I(t)2+ k1I(t) + k0 (3.2)
onde k2, k1e k0são valores constantes obtidos através de dados experimentais.
No método modificado de Coulomb Counting, o SoC é calculado com base na Equação 3.3.
SOC(t) = SOC(t − 1) +Ic(t) Qn
∆t (3.3)
Os resultados experimentais apresentam um precisão superior no método modificado ao método convencional, porém o mesmo ainda apresenta a dificuldade de o SoC inicial não estar disponível e acrescenta o processo de obtenção dos parâmetros k2, k1e k0.
3.2.3 Sistemas Adaptativos
Com o desenvolvimento da inteligência artificial vários sistemas adaptativos vem sendo desenvolvidos (CHANG, 2013). Estes métodos propõem solucionar o principal problema na es- timação do SoC: a imprevisibilidade do comportamento da bateria e do usuário (BERGVELD, 2001).
Dentre estes novos métodos pode-se citar as redes neurais, lógica Fuzzy, redes neurais Fuzzy e filtro de Kalman. Estas técnicas não são tratadas neste trabalho.
3.2.4 Métodos Híbridos
O objetivo de métodos híbridos é utilizar as vantagens de métodos diferentes em uma única aplicação e assim otimizar a performance de estimação de SoC. Uma vez que as informa- ções disponíveis em um método são limitadas, métodos híbridos podem maximizar a disponi- bilidade de informações e assim garantir estimativas melhores. Exemplos de métodos híbridos são: combinação de Coulomb Counting e EMF; combinação de Coulomb Counting e Filtro de Kalman entre outros.